2019 년 최고의 기술 동향 8 개와 그들이 창출 할 채용 정보

2019 년 최고의 기술 동향 8 개와 그들이 창출 할 채용 정보

테크놀로지는 이제 급속도로 진화하고 있으며, 추세에 대한 연간 예측은 게시 된 블로그 게시물이나 기사로 게시되기 전에 구식이 될 수 있습니다. 기술이 진화함에 따라 더욱 빠른 변경 및 진행이 가능 해지고 변화 속도가 가속화되어 결국 지수가 될 것입니다.

기술 기반 경력은 동일한 속도로 변화하지 않지만 진화하고 있으며 정통한 IT 전문가는 자신의 역할이 동일하게 유지되지 않을 것이라고 인식합니다. 21 세기의 IT 작업자는 필요 없다면 끊임없이 학습하고 있습니다.

이것이 당신에게 무엇을 의미합니까? 이는 기술 트렌드로 현재를 유지하는 것을 의미합니다. 그리고 그것은 미래에 당신의 눈을 지키는 것, 당신이 알아야 할 기술과 당신이 할 수있는 일의 유형이 무엇인지를 아는 것을 의미합니다.

다음은 2019 년에 볼 수있는 8 가지 기술 동향과 이러한 경향에 따라 창출 될 일자리입니다. 이러한 신흥 직업 중 하나에 대해 자신을 훈련 할 시간이 지금이었습니다.

인공 지능 (AI)

인공 지능 또는 인공 지능은 최근 몇 년 동안 많은 호응을 얻었지만, 우리가 살고 일하고 즐기는 방식에 미치는 영향이 초기 단계에 있기 때문에 계속 지켜 보는 추세입니다. 또한, 기계 학습을 포함하여 AI의 다른 분야가 개발되었습니다. 아래에서 살펴 보겠습니다. AI는 인간 지능을 모방하고 이미지, 음성 또는 패턴 인식 및 의사 결정과 같은 작업을 수행하도록 만들어진 컴퓨터 시스템을 의미합니다. 인공 지능은 인간보다 더 빠르고 정확하게 이러한 작업을 수행 할 수 있습니다.

인공 지능은 1956 년 이래 널리 사용되고 있습니다. 실제로 6 명의 미국인 중 5 명이 내비게이션 앱, 스트리밍 서비스, 스마트 폰 개인 비서, 탈 공유 응용 프로그램, 가정용 개인 비서 및 스마트 홈 장치를 포함하여 AI 서비스를 매일 한 가지 형태로 사용합니다. 소비자 사용 외에도 AI는 많은 돈 절약 작업 중에서 열차 일정을 계획하고 비즈니스 위험을 평가하며 유지 보수를 예측하고 에너지 효율을 향상시키는 데 사용됩니다.

AI는 우리가 광범위하게 자동화라고 부르는 것의 한 부분이며 잠재적 인 일자리 손실 때문에 자동화가 뜨거운 주제입니다. 전문가들은 자동화가 2030 년까지 7,300 만개의 일자리를 없앨 것이라고 말합니다. 그러나 AI는 특히 AI 분야에서 일자리를 창출하고 제거합니다. 전문가들은 AI에서의 일자리가 2020 년에 2300 만개가 될 것이라고 예측합니다. , 프로그래밍, 테스트, 지원 및 유지 관리에 대한 정보를 제공합니다. 인공 지능 설계자는 그러한 일 중 하나입니다. 일부 전문가들은 숙련 된 전문가가 필요로하는 데이터 과학자와 곧 경쟁 할 것이라고 말합니다.

AI에서의 잠재적 인 직업에 대해 더 배우려면 AI에서 경력을 쌓거나 AI 인증을 취득해야하는 이유에 대해 읽어보십시오.

기계 학습

기계 학습은 AI의 하위 집합입니다. 기계 학습을 통해 컴퓨터는 프로그래밍되지 않은 작업을 배우도록 프로그래밍됩니다. 데이터를 통해 패턴과 통찰력을 발견함으로써 문자 그대로 학습합니다. 일반적으로 감독자와 감독자는 두 가지 유형의 학습이 있습니다.

Machine Learning은 AI의 하위 집합이지만 신경망, 자연 언어 처리 (NLP) 및 심화 학습을 비롯하여 기계 학습 영역 내에 하위 집합이 있습니다. 이러한 각 하위 집합은 성장할 수있는 커리어 분야를 전문으로 할 수있는 기회를 제공합니다.

Machine Learning은 모든 산업 분야에 빠르게 배치되어 숙련 된 전문가에 대한 엄청난 수요를 창출합니다. 기계 학습 시장은 2022 년까지 88 억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 기계 학습 응용 프로그램은 데이터 분석, 데이터 마이닝 및 패턴 인식에 사용됩니다. 소비자 학습에서 Machine Learning은 웹 검색 결과, 실시간 광고 및 네트워크 침입 탐지 기능을 제공하여 수행 할 수있는 많은 작업 중 일부만 나타냅니다.

우리를 대신하여 무수한 작업을 완료하는 것 외에도 작업을 생성합니다. 기계 학습 작업은 LinkedIn의 신흥 일자리 중 순위가 높으며 거의 2,000 개의 직업 목록이 게시되었습니다. 그리고 이러한 일자리는 잘 지불됩니다. 2017 년 기계 학습 엔지니어의 평균 급여는 106,225 달러였습니다. 기계 학습 작업에는 엔지니어, 개발자, 연구원 및 데이터 과학자가 포함됩니다.

2018의 톱 10 기술 트렌드에 관한이 비디오를 확인하고이 목록과의 유사점을 비교하거나 계속 스크롤하여 2019 년에 대한 내용을 계속 읽으십시오.

로봇 공정 자동화 또는 RPA

AI 및 기계 학습, 로봇 프로세스 자동화 (RPA)와 마찬가지로 자동화 작업도 또 다른 기술입니다. RPA는 응용 프로그램 해석, 트랜잭션 처리, 데이터 처리 및 전자 메일 회신과 같은 비즈니스 프로세스를 자동화하는 소프트웨어의 사용입니다. RPA는 사람들이 해왔 던 반복적 인 작업을 자동화합니다. 이는 저임금 근로자의 단순한 일뿐만 아니라 재무 관리자, 의사 및 CEO의 업무를 포함하여 우리가 수행하는 활동의 최대 45 %가 자동화 될 수 있습니다.

Forrester Research는 RPA 자동화가 2 억 3 천만 명 이상의 지식 근로자의 생계를 위협하거나 글로벌 인력의 약 9 %를 위협 할 것으로 예상하지만 RPA는 기존 작업을 변경하면서 새로운 일자리를 창출하고 있습니다. 맥킨지 (McKinsey)는 직종의 5 % 미만이 완전히 자동화 될 수 있지만, 약 60 %는 부분적으로 자동화 될 수 있음을 발견했습니다.

RPA는 미래를 찾고 IT 트렌드를 이해하고자하는 IT 전문가로서 개발자, 프로젝트 관리자, 비즈니스 분석가, 솔루션 아키텍트 및 컨설턴트를 비롯한 많은 직업 기회를 제공합니다. 그리고 이러한 일자리는 잘 지불됩니다. SimplyHired.com은 평균 RPA 급여가 73,861 달러라고 말했지만, 이는 중급 개발자의 급여부터 수석 솔루션 아키텍쳐까지의 평균을 말하며 매년 상위 10 %가 $ 141,000 이상 벌어들입니다.

RPA에서 경력을 쌓는 데 관심이있는 경우 RPA (로봇 프로세스 자동화 소개) 과정이 시작됩니다.

블록 체인

대부분의 사람들은 Bitcoin과 같은 cryptocurrencies와 관련하여 블록 체인 기술을 생각하지만 블록 체인은 다른 많은 방법으로 유용한 보안을 제공합니다. 가장 단순한 용어로, 블록 체인은 추가 할 수있는 데이터, 제거하거나 변경할 수없는 데이터로 설명 할 수 있습니다. 따라서 “체인”이라는 용어는 데이터 체인을 만들고 있기 때문입니다. 이전 블록을 변경하지 못하면 보안이 강화됩니다. 또한이 포브스 (Forbes)의 기사에서 설명한 바와 같이 블록 체인 (blockchains)은 컨센서스 중심 (consensus-driven)이므로 어떤 엔티티도 데이터를 제어 할 수 없습니다. 블록 체인을 사용하면 트랜잭션을 감독하거나 유효성을 검증하기 위해 신뢰할 수있는 제 3자를 필요로하지 않습니다.

이렇게 보안이 강화 된 이유는 블록 체인이 암호 해독에 사용되는 이유와 개인용 의료 데이터와 같은 정보를 보호하는 데 중요한 역할을 할 수있는 이유입니다. 블록 체인은 예술과 부동산 같은 자산을 보호 할뿐만 아니라 여기에 설명 된대로 글로벌 공급 체인을 대폭 개선하는 데 사용될 수 있습니다.

블록 체 인 기술의 사용이 늘어남에 따라 숙련 된 전문가에 대한 수요도 증가합니다. 그런면에서 우리는 이미 뒤에 있습니다. Techcrunch에 따르면 블록 체인 관련 작업은 블록 체인 개발자 한 명당 14 개의 채용 정보를 통해 두 번째로 빠르게 증가하는 직업 범주입니다. 블록 체인 개발자는 블록 체인 기술을 사용하여 아키텍처 및 솔루션을 개발 및 구현하는 전문 업체입니다. 블록 체인 개발자의 평균 연봉은 $ 130,000입니다.

그러나 개발자의 작업 만 블록 체인 공간에서 사용할 수있는 것은 아닙니다. 고용주는 소프트웨어 엔지니어, 컨설턴트 및 프로젝트 관리자를 찾고 있습니다. 일자리는 금융 기관 에서뿐만 아니라 소매 및 의료에서도 가능하며 조만간 제조 될 것입니다.

에지 컴퓨팅

이전에는 클라우드 컴퓨팅이 주류가되어 AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure 및 Google Cloud가 시장을 지배하면서 주목할 기술 동향이되었습니다. 점점 더 많은 비즈니스가 클라우드 솔루션으로 마이그레이션함에 따라 클라우드 컴퓨팅 채택이 계속 증가하고 있습니다. 그러나 더 이상 떠오르는 기술이 아닙니다. 가장자리가 있습니다. 이동하고, 클라우드 컴퓨팅을 수행하고, 최첨단을위한 길을 만들어보십시오.

우리가 다루는 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 일부 상황에서는 클라우드 컴퓨팅의 단점을 깨닫게되었습니다. 에지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅으로 인한 대기 시간을 우회하고 처리를 위해 데이터 센터로 데이터를 가져 오는 방법으로 이러한 문제 중 일부를 해결할 수 있도록 설계되었습니다. 원한다면 “가장자리에”존재할 수 있습니다. 컴퓨팅이 일어날 필요가있는 곳 가까이에 존재할 수 있습니다. 이러한 이유로 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 위치로의 연결이 제한되거나 전혀없는 원격 위치의 시간에 민감한 데이터를 처리하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 상황에서 에지 컴퓨팅은 소형 데이터 센터처럼 작동 할 수 있습니다. Edge of Computing은 IoT (Internet of Things) 장치 사용이 증가함에 따라 증가 할 것입니다. 2022 년까지 글로벌 에지 컴퓨팅 시장은 67 억 2000 만 달러에이를 것으로 예상됩니다.

성장하는 시장과 마찬가지로, 이는 주로 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 고용 수요를 창출합니다.

가상 현실과 증강 현실

가상 현실 (Virtual Reality, VR)은 사용자를 환경에 몰입시키는 동시에 증강 현실 (AR)이 환경을 향상시킵니다. VR은 주로 게임을 위해 주로 사용되었지만, 미국 해군, 육군 및 해안 경비대 선장을 훈련시키는 데 사용되는 시뮬레이션 소프트웨어 인 VirtualShip 에서처럼 교육에도 사용되었습니다. 인기있는 Pokemon Go는 AR의 예입니다.

둘 다 상해 후에 훈련, 오락, 교육, 매매 및 개화에있는 거창한 잠재력이있다. 이 펩시 맥스 (Pepsi Max) 버스 쉼터와 같이 의사가 수술을 할 수 있도록 훈련시키고, 박물관 관람자에게 더 깊은 경험을 제공하고, 테마 파크를 향상 시키거나, 마케팅을 강화할 수 있습니다.

몬스터 닷컴 (Monster.com)의 한 기사에 따르면, VR 지식을 가진 취업 후보자에 대한 수요는 37 % 나 증가했지만 잠재 직원은 부족한 것으로 나타났다. 그 수요는 증가 할 것입니다. VR 시장에는 Google, Samsung, Oculus와 같은 주요 업체가 있지만 많은 신생 기업이 생겨나 고 있습니다. 부족한 상황을 고려하여 고용하거나 시도 할 것입니다. VR을 시작하기 위해서는 많은 전문 지식이 필요하지 않습니다. 기본적인 프로그래밍 기술과 미래 지향적 사고 방식은 일자리를 얻을 수 있지만, 다른 고용주는 광학 기술을 기술자 및 하드웨어 엔지니어로 찾고 있습니다.

사이버 보안

사이버 보안은 신흥 기술처럼 보이지 않을 수도 있지만, 다른 기술과 마찬가지로 진화하고 있습니다. 위협은 끊임없이 새로운 것이기 때문에 부분적으로 그것입니다. 불법적으로 데이터에 액세스하려고하는 악의적 인 해커는 언제든지 곧 포기하지 않을 것이며, 가장 힘든 보안 조치조차도 극복 할 수있는 방법을 지속적으로 찾을 것입니다. 신기술이 보안을 강화하기 위해 채택되고 있기 때문에 또한 부분적으로 그 것이다. 한 전문가에 따르면 이러한 발전의 세 가지는 하드웨어 인증, 클라우드 기술 및 심층 학습입니다. 다른 하나는 데이터 손실 방지 및 행동 분석을 목록에 추가합니다. 해커가있는 한 사이버 보안은 해커를 방어하기 위해 끊임없이 발전 할 것이므로 신기술로 사이버 보안을 유지할 것입니다.

사이버 보안 전문가의 필요성을 입증 한 사이버 보안 작업 수는 다른 기술직보다 3 배나 빠르게 증가하고 있습니다. 그러나, 우리는 그 일자리를 채울 때 짧아지고 있습니다. 결과적으로 2021 년까지 350 만 개의 채워지지 않은 사이버 보안 일자리가 생길 것으로 예상됩니다.

많은 사이버 보안 직무가 6 자리 수당을 지불하며, 윤리적 해커에서 보안 엔지니어, 최고 보안 책임자 (Chief Security Officer)에 이르기까지 다양한 역할을 수행 할 수 있으며이 도메인에 가입하고 싶어하는 사람에게 유망한 경력 경로를 제공합니다.

사물의 인터넷

스마트 폰에서 즐기는 게임처럼 들리지만, IoT (Internet of Things)는 미래입니다. 많은 “물건”이 이제 WiFi 연결을 통해 구축되고 있습니다. 즉, 인터넷 연결 및 상호 연결이 가능합니다. 따라서 사물의 인터넷, 또는 IoT. IoT를 사용하면 장치, 가전 제품, 자동차 등을 인터넷으로 연결하고 데이터를 교환 할 수 있습니다. 우리는 IoT의 시작 단계에 있습니다. 2017 년 IoT 장치의 수가 84 억 개에 도달했으며 2020 년까지 300 억 개의 장치에 도달 할 것으로 예상됩니다.

소비자로서, 우리는 이미 IoT를 사용하고 이익을 얻고 있습니다. 우리가 일을 떠날 때 잊어 버리면 우리의 문을 멀리 잠글 수 있고 우리의 피트 핏 (Fitbits)에 대한 우리의 적합성을 추적하고 Lyft와 함께 태어 났을 때 우리 집으로가는 길에 오븐을 미리 예열 할 수 있습니다. 그러나 기업은 또한 현재와 가까운 장래에 얻을 것이 많습니다. IoT는 데이터를 수집하고 분석 할 때 비즈니스에 대한 안전성, 효율성 및 의사 결정을 향상시킬 수 있습니다. 그것은 예측 유지 보수를 가능하게하고, 의료 서비스를 향상 시키며, 고객 서비스를 개선하고, 아직 상상조차하지 못했던 이점을 제공 할 수 있습니다. 그러나 IoT의 개발 및 채택에 대한 이러한 보탬에도 불구하고 전문가들은 IT 전문가가 IoT 작업에 대해 충분한 교육을받지 못했다고 말합니다. ITProToday.com의 기사에 따르면, 아직 파이프 라인에 포함되지 않은 20 만 명의 IT 직원이 필요하며, 엔지니어를 대상으로 한 설문 조사에서는 부적절한 기술 수준이 업계 성장에서 가장 큰 장애물이라고 생각하는 것으로 나타났습니다.

IoT 경력에 관심이있는 사람은 시작하기위한 다양한 옵션을 통해 동기 부여가된다면 현장에 쉽게 진입 할 수 있음을 의미합니다. 필요한 기술에는 IoT 보안, 클라우드 컴퓨팅 지식, 데이터 분석, 자동화, 임베디드 시스템에 대한 이해, 장치 지식 등이 포함됩니다. 결국, 그것은 사물의 인터넷이며, 그러한 것들은 다양하고 다양합니다. 즉, 필요한 기술도 마찬가지입니다.

기술이 우리 주위에서 나타나고 진화하고 있음에도 불구하고,이 8 개의 영역은 당분간 그리고 가까운 장래에 유망한 직업 잠재력을 제공합니다. 그리고 8 명 모두 숙련 된 기술자가 부족합니다. 즉, 기술자의 초기 단계에서 하나를 선택하고, 교육을 받고, 조기에 승선하여 현재와 미래의 성공을위한 당신의 위치를 결정하는 것이 옳다는 것을 의미합니다.

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